论文报告：基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计
摘要
本研究针对传统手术机器人控制系统精准度不足的问题，提出了一种基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计。研究设计了控制系统的总体结构，并选用PCI插槽上直接内插CAN适配卡作为上位机核心组件。通过下位机的三个节点处理相关信号，并进行量程转换和越限判断，确保机器人不会失控。研究还设计了基于视觉的持镜臂，以提供手术过程中所需的视野，并采用FN3002力传感器和MPS-M拉线式位移传感器获取相关传感数据。通过卷积神经网络深度学习方法，设计了持镜臂运动控制步骤，并使用VC++6.0工具开发控制软件程序。实验结果表明，基于卷积神经网络的系统与期望规划值基本一致，拟合度达到100%，而传统系统与期望规划值相差较大，拟合度仅为20%。该系统的设计简化了控制系统的复杂性，并提高了手术机器人的控制精准度。
文献目的
本研究的目的是提高手术机器人的控制精准度，以减少手术过程中由于医生疲劳引起的手部抖动等危险因素，从而提高手术的安全性和质量。
研究问题
研究主要解决的问题是如何设计一个基于卷积神经网络的控制系统，以实现对手术机器人精准控制，并在实时控制系统下实现异构主从操作的主从映射。
使用的方法
研究采用了卷积神经网络（CNN）深度学习方法，通过构建视觉层和关节状态的数值相近的特征，实现了对手术机器人的精准控制。研究中还涉及到了硬件结构设计，包括适配卡的选择、持镜臂的设计以及传感器的应用。
主要发现
- 基于卷积神经网络的控制系统设计能够有效提高手术机器人的控制精准度。
- 实验结果显示，新系统与期望规划值基本一致，拟合度达到100%，远高于传统系统的20%。
- 该系统能够简化控制系统的复杂性，并在实际手术中提供更稳定和准确的控制。
作者的结论
作者得出结论，基于卷积神经网络的手术机器人控制系统在提高手术精准度和安全性方面具有显著优势。该系统在实验中表现出了与传统系统相比更高的拟合度，证明了其在手术机器人控制领域的应用潜力。
创新点
- 基于卷积神经网络的控制策略：该研究首次将卷积神经网络应用于手术机器人的控制系统设计中，提高了控制系统的精准度和稳定性。
- 实时控制系统的设计：研究设计了一个实时控制系统，能够在1500Hz的控制周期下实现异构主从操作的主从映射，这对于手术机器人的实时性和安全性至关重要。
对现有研究的贡献
- 提高了手术机器人的控制精准度：通过实验验证，新系统能够显著提高手术机器人的控制精准度，这对于减少手术过程中的误差和提高手术成功率具有重要意义。
- 简化了控制系统的复杂性：新系统的设计简化了手术机器人控制系统的结构，降低了系统设计的复杂性和成本。
- 推动了手术机器人技术的发展：该研究为手术机器人技术的发展提供了新的思路和方法，有助于推动该领域的进一步研究和应用。
针对基于卷积神经网络的手术机器人控制系统设计的研究兴趣，以下是一些有效的参考资料，可以帮助您更深入地了解相关领域的最新进展和技术细节：
1. 手术机器人技术基础
- “Robotics in Surgery” by Dan Stoianovici. 这本书详细介绍了手术机器人的基本原理和技术，适合作为入门读物。
- “Medical Robotics: Minimally Invasive Surgery” by Russell H. Taylor 等人。这本书涵盖了微创手术中使用的医疗机器人技术，包括手术机器人的设计和应用。
2. 卷积神经网络（CNN）在医疗领域的应用
- “Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis” by Ozan Öztireli等人。这篇文章讨论了CNN在医学图像分析中的应用，包括手术机器人视觉系统的设计。
- “Deep Learning for Medical Image Analysis” by Andrew L. Maas等人。这篇综述文章提供了深度学习在医学图像分析中的广泛应用，包括CNN的使用。
3. 控制系统设计
- “Control Systems Engineering” by Norman S. Nise。这本书提供了控制系统设计的基础知识，适合需要了解控制系统理论的读者。
- “Modern Control Systems” by Richard C. Dorf 和 Robert H. Bishop。这本书详细介绍了现代控制理论，包括PID控制器和状态空间设计方法。
4. 传感器技术
- “Sensors and Actuators: Control Systems Instrumentation” by Greg Franklin 和 David Powell。这本书提供了传感器和执行器在控制系统中的应用，包括手术机器人中使用的传感器。
- “Measurement, Instrumentation, and Sensors Handbook” by John G. Webster。这本手册是测量、仪器和传感器领域的权威资源，包含了大量的技术细节和应用案例。
5. 人工智能和机器学习在医疗领域的应用
- “Artificial Intelligence in Medicine” by James Campbell。这本书讨论了人工智能在医疗领域的应用，包括机器学习和深度学习。
- “Machine Learning for Health Informatics” by Shuiwang Ji等人。这本书提供了机器学习在健康信息学中的应用，包括手术机器人的控制系统设计。
这些资料涵盖了手术机器人的核心技术领域，包括控制系统设计、传感器应用、以及深度学习技术。通过阅读这些资料，您可以获得更深入的理解和知识，以支持您的研究和学习。
